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摘要
本发明公开了一种车载CAN网络入侵检测方法,其步骤包括：1用训练模型对车辆正常情况下的CAN报文数据进行学习,计算3个特征的阈值范围；2对训练模型滑动窗口进行调节,并通过偏度-峰度检测结果确定滑动窗口大小；3检测模型根据滑动窗口大小对车辆运行的CAN报文数据进行采集、处理；4通过阈值范围对数据帧进行分析,判定异常数据帧并计数,计数达到一定阈值后发出警报。本发明将复杂的训练、学习过程放在离线阶段,而在线的入侵检测仅需要较小的算力即可进行判定和累计,从而易于在车辆环境中部署,并能快速准确实现CAN网络入侵检测。
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